1.1 例如：print(hex(2))案例
建网站原本是网站策划师、网络程序员、网页设计师等，应用各种网络程序开发技术和网页设计技术配合操作的协同工作。创新互联专业提供成都网站制作、做网站,网页设计,网站制作(企业站、响应式网站设计、电商门户网站)等服务,从网站深度策划、搜索引擎友好度优化到用户体验的提升,我们力求做到极致!
1.2 输出函数：print(hex(2))
1.3 输出结果：0x2
1.4 解析说明：返回16进制的数。
2.1 例如：print(chr(10))案例
2.2 输出函数：print(chr(10))
2.3 输出结果：0o12
2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如：print(ord("b"))案例
3.2 输出函数：print(ord("b"))
3.3 输出结果：98
3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如：print(chr(97))
4.2 输出函数：print(chr(97))
4.3 输出结果：b
4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。
案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数：print(s.capitalize())
1.2 输出结果：0x2
1.3 解析说明：返回16进制的数。
2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果：hello kuang
2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。
2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果：12KK12KK
2.6 解析说明：所有的4都替换成KK
2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果：12KK12KK124
2.9 解析说明：将前两个的4替换成go
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数：print(ip.split(','))
3.2 输出结果：['192.168.1.1']
3.3 解析说明：将字符串分割成列表
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果：['192.168.1.1']
3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中个数，类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数，也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法：
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序，默认是降序
可以看出，既可以对分类变量统计，也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列，可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数，而是想看占比，那么可以设置 normalize=True 即可，结果是小数形式
可以通过apply，对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点，分享出来供大家参考学习，欢迎关注DataShare公众号
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：
1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；
2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。
以上内容参考：百度百科-计数排序